Científicos de Nestlé e IBM han desarrollado una herramienta de IA generativa capaz de identificar nuevos materiales de envasado de alta barrera capaces de proteger productos sensibles y hacer más eficiente el desarrollo de soluciones de empaque más sostenibles. Aquí te contamos cómo funciona esta tecnología y qué representa para la industria del envase.
- Científicos de Nestlé e IBM han desarrollado una herramienta de IA generativa capaz de identificar nuevos materiales de envasado de alta barrera.
- Esta tecnología revolucionaria puede utilizarse para optimizar el desarrollo de soluciones de envasado más sostenibles.
- Esta innovación ilustra cómo Nestlé aprovecha la IA y la ciencia de datos para fomentar la innovación y gestionar la complejidad.
La colaboración entre Nestlé e IBM Research
El área de I+D de Nestlé colabora con IBM Research para desarrollar nuevas herramientas que aprovechan el potencial de la inteligencia artificial y las tecnologías profundas (deep tech) con el fin de materializar innovaciones revolucionarias. Esta colaboración investigadora ha dado lugar al desarrollo de una herramienta de IA generativa capaz de identificar nuevos materiales de envasado de alta barrera.
Por qué Nestlé busca nuevos materiales de envasado de alta barrera
Los envases ayudan a proteger los alimentos y las bebidas, al tiempo que previenen el desperdicio alimentario. Nestlé trabaja continuamente para reducir el uso de plástico virgen, siendo pionera en la utilización de materiales alternativos y tecnologías novedosas, y avanzando hacia soluciones reciclables basadas en papel o en monomateriales. Identificar nuevos materiales de envasado que cumplan con las necesidades funcionales de cada producto, garantizando al mismo tiempo la seguridad y la calidad alimentaria, suele ser un proceso minucioso que, en ocasiones, requiere años de investigación.
Cómo funciona la herramienta de IA generativa
Científicos de Nestlé e IBM emplearon técnicas de procesamiento basadas en IA para crear una base de conocimientos sobre materiales existentes, utilizando tanto documentos públicos como propios. Posteriormente, el equipo ajustó un modelo de lenguaje químico específico para esta tarea sobre dicho corpus seleccionado, permitiéndole aprender la representación de las estructuras moleculares. A partir de este conocimiento, los equipos utilizaron un modelo transformer de regresión —desarrollado recientemente por IBM Research— para aprender la correlación entre las características estructurales moleculares clave y las propiedades fisicoquímicas resultantes. El modelo obtenido permite ahora proponer materiales de envasado de alta barrera totalmente nuevos, capaces de proteger productos sensibles frente a la humedad, las fluctuaciones de temperatura y el oxígeno.
Cómo aplicará Nestlé esta tecnología
Nestlé utilizará esta tecnología innovadora para identificar futuros materiales de envasado, teniendo en cuenta factores como costos, reciclabilidad y funcionalidad.
Lo que dicen los líderes de Nestlé e IBM
Stefan Palzer, Director de Tecnología de Nestlé: “Este novedoso modelo de lenguaje impulsado por IA, desarrollado en colaboración con IBM Research, ilustra cómo Nestlé lidera la transformación digital en la industria de alimentos y bebidas. En el futuro, una tecnología tan innovadora podría utilizarse para optimizar el desarrollo de soluciones de envasado más sostenibles en todas las categorías de productos”.
Alessandro Curioni, Vicepresidente de IBM Research para Europa y África: “Creemos firmemente que la IA generativa seguirá revolucionando el descubrimiento científico, impactando en el núcleo del negocio de todas las industrias basadas en el conocimiento, y permitiendo una diferenciación clave y un crecimiento sostenible”.
Nestlé y su apuesta más amplia por la IA en innovación
Nestlé continúa aprovechando la IA, el aprendizaje automático (machine learning), la ciencia de datos y la automatización para impulsar la innovación y gestionar la complejidad. Por ejemplo, Nestlé ha desarrollado una herramienta de optimización de recetas que utiliza algoritmos avanzados para ayudar a los desarrolladores de productos a gestionar mejor los equilibrios entre ingredientes, nutrición, costes y sostenibilidad, sin dejar de satisfacer las expectativas de los consumidores. La empresa también utiliza gemelos digitales de equipos y líneas de producción para optimizar los procesos de fabricación y ha desarrollado herramientas digitales para ofrecer soluciones de nutrición personalizada para personas y mascotas.
Un nuevo centro de I+D en tecnologías profundas
Nestlé anunció recientemente la creación de un nuevo centro de I+D especializado en tecnologías profundas (deep tech), el primero de su clase en la industria de la alimentación y la nutrición. El nuevo centro evaluará, probará y desarrollará nuevas generaciones de sensores, robots, sistemas de codificación, IA de alto rendimiento y soluciones de realidad virtual y mixta para aumentar la eficiencia en la investigación, la innovación y las operaciones.
Fuentes
1 Fuente: Docling: Un conjunto de herramientas eficiente de código abierto para la conversión de documentos impulsada por IA
2 Fuente: Regression Transformer en Nature Machine Intelligence
3 Fuente: Nestlé
Más lecturas sobre envases sostenibles e IA en Envapack
- Nestlé: su estrategia en empaque
- Rompiendo barreras: Nestlé reemplaza más envases con innovaciones de papel
- La inteligencia artificial redefine la competitividad en la industria del empaque
- Tendencias de Empaque 2026: Sostenibilidad, Inteligencia y Experiencia del Consumidor
- BOBST y Michelman: nuevas soluciones reciclables conforme a los nuevos requisitos reglamentarios
Preguntas frecuentes
¿Qué es un material de envasado de alta barrera?
Es un material diseñado para proteger productos sensibles frente a factores externos como la humedad, las fluctuaciones de temperatura y el oxígeno, preservando así su calidad y prolongando su vida útil.
¿Cómo utiliza Nestlé la inteligencia artificial en el desarrollo de envases?
Nestlé, en colaboración con IBM Research, usa una herramienta de IA generativa que combina un modelo de lenguaje químico y un modelo transformer de regresión para identificar nuevos materiales de envasado de alta barrera a partir del análisis de estructuras moleculares y sus propiedades fisicoquímicas.
¿Qué papel tiene IBM Research en esta colaboración?
IBM Research aportó el modelo transformer de regresión desarrollado recientemente por su equipo, que permite correlacionar las características estructurales moleculares clave con las propiedades fisicoquímicas resultantes de los materiales analizados.
¿Para qué planea Nestlé usar esta nueva tecnología de IA?
Nestlé utilizará esta tecnología para identificar futuros materiales de envasado, considerando factores como costos, reciclabilidad y funcionalidad, con el objetivo de optimizar soluciones de envasado más sostenibles en todas sus categorías de productos.
¿Qué otros usos le da Nestlé a la inteligencia artificial en innovación?
Además de esta herramienta para materiales de envasado, Nestlé usa IA y ciencia de datos en una herramienta de optimización de recetas, gemelos digitales de líneas de producción y soluciones de nutrición personalizada para personas y mascotas, además de un nuevo centro de I+D especializado en tecnologías profundas (deep tech).